Ich stelle fest, dass dies schon ein Problem auf GitHub ist . Hat jemand Code, der einen Pandas DataFrame in eine Orange Table konvertiert?
Ich habe explizit die folgende Tabelle.
%Vor% Die Dokumentation von Orange Paket hat nicht alle Details abgedeckt. Table._init__(Domain, numpy.ndarray) funktioniert nur für int und float gemäß lib_kernel.cpp .
Sie sollten wirklich eine C-Level-Schnittstelle für pandas.DataFrames oder mindestens numpy.dtype("str") support bereitstellen.
Update : Das Hinzufügen von table2df , df2table wurde durch die Verwendung von numpy für int und float erheblich verbessert.
Behalten Sie dieses Stück Skript in Ihren orangefarbenen Python-Skript-Sammlungen, jetzt sind Sie mit Pandas in Ihrer orangefarbenen Umgebung ausgestattet.
Verwendung : a_pandas_dataframe = table2df( a_orange_table ) , a_orange_table = df2table( a_pandas_dataframe )
Hinweis : Dieses Skript funktioniert nur in Python 2.x, siehe @DustinTangs Antwort für Python 3.x kompatibles Skript.
%Vor%Um pandas DataFrame in Orange Table zu konvertieren, müssen Sie eine Domain erstellen, die die Spaltentypen spezifiziert.
Bei kontinuierlichen Variablen müssen Sie nur den Namen der Variablen angeben, aber für diskrete Variablen müssen Sie auch eine Liste aller möglichen Werte angeben.
Der folgende Code erstellt eine Domain für Ihren Dataframe und konvertiert sie in eine orange Tabelle:
%Vor%Der Schritt map (str, row) wird benötigt, damit Orange weiß, dass die Daten Werte von diskreten Features enthalten (und nicht die Indizes von Werten in der Werteliste).
Ich stelle fest, dass dies schon ein Problem auf GitHub ist . Hat jemand Code, der einen Pandas DataFrame in eine Orange Table konvertiert?
Ich habe explizit die folgende Tabelle.
%Vor%Die Dokumentation von Orange Paket hat nicht alle Details abgedeckt. %code% funktioniert nur für %code% und %code% gemäß %code% .
Sie sollten wirklich eine C-Level-Schnittstelle für %code% oder mindestens %code% support bereitstellen.
Update : Das Hinzufügen von %code% , %code% wurde durch die Verwendung von numpy für int und float erheblich verbessert.
Behalten Sie dieses Stück Skript in Ihren orangefarbenen Python-Skript-Sammlungen, jetzt sind Sie mit Pandas in Ihrer orangefarbenen Umgebung ausgestattet.
Verwendung : %code% , %code%
Hinweis : Dieses Skript funktioniert nur in Python 2.x, siehe @DustinTangs Antwort für Python 3.x kompatibles Skript.
%Vor%So etwas?
%Vor%Die Spalten in Orange erhalten generische Namen (a1, a2 ...). Wenn Sie die Namen und Typen aus dem Datenrahmen kopieren möchten, erstellen Sie das Objekt Orange.data.Domain ( Ссылка init ) aus dem Datenrahmen und übergeben Sie es als erstes Argument oben.
Siehe die Konstruktoren in Ссылка .
Um pandas DataFrame in Orange Table zu konvertieren, müssen Sie eine Domain erstellen, die die Spaltentypen spezifiziert.
Bei kontinuierlichen Variablen müssen Sie nur den Namen der Variablen angeben, aber für diskrete Variablen müssen Sie auch eine Liste aller möglichen Werte angeben.
Der folgende Code erstellt eine Domain für Ihren Dataframe und konvertiert sie in eine orange Tabelle:
%Vor%Der Schritt map (str, row) wird benötigt, damit Orange weiß, dass die Daten Werte von diskreten Features enthalten (und nicht die Indizes von Werten in der Werteliste).
So etwas?
%Vor%Die Spalten in Orange erhalten generische Namen (a1, a2 ...). Wenn Sie die Namen und Typen aus dem Datenrahmen kopieren möchten, erstellen Sie das Objekt Orange.data.Domain ( Ссылка init ) aus dem Datenrahmen und übergeben Sie es als erstes Argument oben.
Siehe die Konstruktoren in Ссылка .